Jordi Navarro de Cleverdata.io explica como la Inteligencia Artificial puede conseguir personalizar el Customer Journey y la Excelencia en las Operaciones de sus clientes en Retail y e-commerce.

1. jnavarro@cleverdata.i
o
www.cleverdata.io
@jordi_navarro23
Inteligencia Artificial
en el Customer
Journey
AI Tech Spirit
24 – FEB– 2020
Barcelona

2. 1. Atraction
4. Revenue
5. Service
6. Loyalty
2. Engagement
7. Segmentation
3. Experience
La IA en el Customer Journey

3. Atraction: Lead Scoring

4. Atraction: Lead Scoring
• Cualificar los clientes con la información disponible.
• Asignar una probabilidad de Conversión a cada lead.
• Optimizar el ROI definiendo exactamente a qué leads dirigir
la campaña.
Pattern Recognition
1. Cualificar clientes

5. Engagement: Segmentación de campañas

6. Engagement: Segmentación de campañas
Pattern Recognition
• Encontrar segmentos de clientes con perfiles y comportamientos
similares.
• Analizar qué vehículos encajan mejor en cada segmento.
• Crear campañas específicas para cada segmento de clientes.
2.- Conocer a mis clientes

7. Experience: Content Based Recommendations

8. Experience: Content Based Recommendations
Natural Language Understanding
• Análizar del contenido de la reseña de 50.000 títulos
• Proponer competición de miles de algoritmos
• Agrupar libros con temáticas similares
• Recomendar títulos a los libreros para proponer a sus clientes
3.- Realizar recomendaciones en función del contenido

9. Operations Dispatcher
Bot
SAT
Team
Helpdesk
Team
+ +=
Service: Decision Engineering

10. Service: Automatic Bots vs Chatbots
4.- Optimizar la distribución de las operaciones en el equipo
• + Rápido (msecs)
• + Atributos (IoT)
• + Escalable (Cloud)
• + Disponible (DevOps)
Natural Language Understanding

11. Loyalty: Campaign Optimization

12. Loyalty: Churn Prediction
5.- Conocer cuáles de mis clientes están en riesgo
Predictive Analytics
• Detección temprana de cambios de comportamiento.
• Retención vs fidelización. Maximiza la inversión.
• Kotler: El coste de retención es 7 veces inferior al de captación
• Ley de Pareto: 86% de Accuracy con el 15% de Churn Rate.

13. Revenue: Incremento del CLV
15% + 28% + 16% = +70%
Uplift Churn Prevention

14. Encontrar patrones1
2
3
Automatizar Operaciones
Predecir Comportamientos
Maximizando el Customer Lifetime Value

15. jnavarro@cleverdata.i
o
www.cleverdata.io